凌晨四点 发表于 2006-11-15 22:32:44

关于弹塑性地震分析中的恢复力模型

弹塑性地震分析中,钢筋混凝土的的恢复力模型是基本的也是重要的,其形式多样,有二线型,三线性,四线型以及曲线型等等,就适合于钢筋混凝土的三线型,提出以下几个问题,请大家交流:
1,在材料层面,ansys有办法实现吗?
2,三线型的拐点如何定义?
3,如果采用剪力,弯矩等在ansys中怎样实现?
4,以上讨论的恢复力模型是不是钢筋和混凝土分别的恢复力模型的总体表现?
建议大家多多讨论,好像本论坛这方面讨论很少!

凌晨四点 发表于 2006-11-18 22:36:53

上传一个有关ansys实现恢复力的文章,希望大家多多交流!

水幽寒 发表于 2006-11-20 23:41:03

看了太多的 凌晨兄的帖子,这方面研究的较少,转贴一贴吧,也是关于地震方面的,顶一下


在实际的结构响应分析中,确定地面运动加速度是首先要解决的问题。地震时的地面运动是极其复杂的,具有多方向分量。就直角坐标而言,沿三个主轴方向,强震仪均已记录到多次地震的大量加速度记录;沿水平面的转动分量也是存在的。因为关于地面运动转动分量的研究尚未达到实用阶段,目前的工程抗震设计,一般均仅考虑沿直角坐标系三个主轴方向的地面运动平动分量。由于本文研究不考虑高耸塔架结构的竖向地震反应,因此,分析计算中只取地震动的平动分量。一般来说,选择合适的地震加速度时程记录有四种方法:
(1)拟建场地的实际地震记录:如果在拟建场地上有实际的强震记录可供采用,则是最理想、最符合实际情况的。但是,在绝大多数情况下,拟建场地上是不可能得到这种记录的;
(2)典型的强震记录:在结构所在的地震区内缺乏强震观测的地震记录时,可采用相似场地土与土质条件下已观测到的其它地区的地震记录。从已有的强震记录看,地面运动的水平分量可以分为四类,分别为单次脉冲型振动、中等周期的随机振动、长周期的随机振动和带有土层大变形影响的振动。最普遍的是中等周期的随机振动,比较著名的有El-Centro波、Taft波和天津宁河波等。这些记录的共同特点是地面运动频带较宽。
(3)人工地震波:可采用反应谱拟合技术合成人工规范化地震波作为地震输入记录。所谓反应谱拟合技术,就是预先用反映了地面运动的非平稳性的随机过程来设定地震加速度,再使该地面运动的反应谱与指定的反应谱(常称为目标谱,可采用规范中以场地土分类的谱曲线)一致。
(4)对于重要性结构物或生命线工程,除了可以采用上述方法选择合适的地震记录以外,更合理的应该作结构场址上的震害危险性分析,对该场址上强震作经验和理论上的估计,通过数学力学等解析方法计算基岩、覆盖土层中地震加速度时程作为输入地震波。
在早期的抗震时程分析中,人们往往直接选用一些著名的地震记录作为输入,通常也是将此作为结构动力时程分析的荷载输入。结构地震反应时程分析中经常采用的几种地震波时程曲线及其自功率谱曲线,即El-Centro地震波(1940年,N-S,agmax=3.41m/s2)、Taft地震波(1952年,agmax =1.75m/s2)、滦河地震波(1976年,agmax =2.00m/s2)和天津宁河地震波(1976年,agmax =2.00m/s2)。
地震地面运动一般由幅值、频谱特性和持时三个主要特征来描述,时程分析所选取的地震波应力求与场地估计地震波的要素相吻合。但是各方面条件都符合的地震波很难得到,因而通常要对选用的相近的地震波进行适当调整,以满足时程分析的要求。地震持时受所选用地震波记录长度的限制,一般无法调整,而地震动的幅值和频谱特性可以通过以下方法调整:
一、地震波幅值的缩放
最简单也是最常用的地面运动加速度峰值的估计方法是利用地震烈度与它对应。根据《抗震规范》89年版的地震影响系数可以推得大、中、小震时的加速度峰值。其频谱特性和持续时间与 无任何改变,仅强度发生了变化。
二、地震波卓越周期的调整
    地震波卓越周期可以通过拉伸或压缩地震记录时间轴的方法,使反应谱峰值沿时间轴方向产生平移,从而实现卓越周期的改变。

asfollows 发表于 2007-4-30 08:38:38

谢谢了!!!!!!!!

mana523 发表于 2007-10-23 17:56:26

Thanks
Thank you very much!

baoshihit 发表于 2008-4-12 09:10:46

问题还是没有解决,不知道是怎么实现的

baoshihit 发表于 2008-4-19 15:30:26

问题还是没得到解决,我也正愁这个呢

范科举 发表于 2008-8-5 10:11:18

好!!!
顶顶顶谢谢搂住

范科举 发表于 2008-8-5 11:15:03

好!!!
顶顶顶谢谢搂住

jianzhi 发表于 2008-12-26 12:28:16

这个是好东西啊,谢谢了
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